E-ISSN: 2548-1398
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 9, No. 6, Juni 2024

## PEMANFAATAN  ANALISIS  SENTIMEN  DARI  ULASAN  PRODUK  DI YOUTUBE UNTUK PENGEMBANGAN PRODUK BARU
Ricky Paian Limbong 1 , Ronsen Purba 2 , Muhammad Fermi Pasha 3
Universitas Mikroskil, Medan, Indonesia 1,2,3
Email: ricky.limbong@mikroskil.ac.id 1 , ronsen@mikroskil.ac.id 2 , muhammad.pasha@mikroskil.ac.id 3

## Abstrak
Pengembangan  produk  yang  sukses  memerlukan  pemahaman  tentang  kebutuhan  dan preferensi  pelanggan.  Analisis  sentimen  telah  muncul  sebagai  alat  yang  dapat mengumpulkan pendapat dari pelanggan dalam mengembangkan yang lebih baik. Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengeksplorasi  pemanfaatan  analisis  sentimen  dari  ulasan  produk  di YouTube  dalam  rangka  pengembangan  produk  baru.  Dengan  menganalisis  konten  yang dibuat oleh pengguna, penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan informasi berupa prioritas fitur  produk.  Metode  penelitian  meliputi  pengumpulan  dan  prapemrosesan  data  ulasan produk  dari  platform  YouTube,  dengan  menerapkan  teknik  pemrosesan  teks  seperti case folding , penghilangan kata yang tidak relevan, tokenisasi, dan stemming . Analisis sentimen dilakukan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan sentimen  yang  diekspresikan  dalam  ulasan  tersebut.  model  yang  telah  dilatih  kemudian digunakan  untuk  memprediksi  dan  memberi  label  sentimen  pada  ulasan  produk  baru. Temuan  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  analisis  sentimen  dapat  membantu  proses pengembangan  produk  baru  dengan  memperhatikan  prioritas  fitur  produk  yang  memiliki kekurangan.  Pendekatan  ini  memungkinkan  perusahaan  untuk  memahami  kebutuhan pelanggan, membuat keputusan yang tepat dalam memberikan fokus untuk peningkatan fitur produk untuk perilisan selanjutnya. Integrasi analisis sentimen dalam proses pengembangan produk baru dapat memanfaatkan opini konsumen untuk merilis produk yang lebih baik.
Kata kunci : Analisis Sentimen; Youtube; Pengembangan Produk Baru

## Abstract
Successful  product  development  requires  an  understanding  of  customer  needs  and preferences.  Sentiment  analysis  has  emerged  as  a  tool  capable  of  gathering  customer opinions to enhance product development. This research aims to explore sentiment analysis from  product  reviews  on  YouTube  for  new  product  development.  By  analyzing  user- generated  content,  this  study  seeks  to  generate  insights  in  the  form  of  product  feature priorities. The research methodology involves collecting and preprocessing product review data from the YouTube platform, employing text processing techniques such as case folding, removal of irrelevant words, tokenization, and stemming. Sentiment analysis is conducted using  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  method  to  classify  sentiments  expressed  in  the reviews. The trained model is then employed to predict and label sentiments in new product reviews.  Findings  of  this  study  indicate  that  sentiment  analysis  can  aid  the  new  product development process by highlighting feature priorities that require attention. This approach enables companies to comprehend customer needs and make informed decisions in focusing
on feature enhancements for subsequent releases. Integrating sentiment analysis into the new product development process can leverage consumer opinions to launch improved products.
Keywords: Sentiment Analysis; Youtube; New Product Development

## Pendahuluan
Analisis  sentimen  merupakan  proses  otomatis  untuk  mengenali  dan  menangkap informasi mengenai opini yang diungkapkan pengguna dalam sebuah teks (Dang dkk., 2020). Proses ini dapat mengekstraksi informasi subjektif dari data teks yang besar dan tidak terstruktur, seperti ulasan produk di platform e-commerce dan unggahan di media sosial. Dari sudut pandang merek, analisis sentimen dapat memberikan wawasan yang berharga tentang opini, preferensi, dan kebutuhan pelanggan, yang dapat digunakan untuk berbagai  tujuan,  seperti  menangani  layanan  pelanggan  (kodhai  dkk.,  2020), meningkatkan sistem rekomendasi (Kauffmann dkk., 2019), dan identifikasi kebutuhan pelanggan  dari  ulasan  produk  (Ireland  &  Liu,  2018).  Berdasarkan  laporan  dari datareportal.com,  mencari  produk  yang  ingin  dibeli  dan  berbagi  pendapat  merupakan salah  satu  alasan  pengguna  internet  menggunakan  sosial  media.  Dapat  disimpulkan bahwa  platform  media  sosial  yang  banyak  digunakan  untuk  mengulas  produk  adalah YouTube, yang telah menjadi saluran penting bagi konsumen untuk berinteraksi dengan merek dan membuat keputusan pembelian (Huang dkk., 2022). Namun, analisis sentimen dari  ulasan  produk  di  YouTube  memiliki  tantangan  dan  peluang  tersendiri,  seperti tantangan dalam mengolah data teks yang bervariasi, tidak terstruktur, dan mengandung bahasa  informal, slang ,  atau  ironi  (Pradhan,  2021).  Kehadiran  media  sosial  YouTube memainkan  peran  penting  dalam  membentuk  persepsi  pelanggan  dan  mempengaruhi perilaku  pembelian  di  industri  elektronik  terutama  industri smartphone (Frick  & Kaimann, 2017).
Untuk  memenangkan  persaingan  dan  menarik  perhatian  konsumen,  perusahaan- perusahaan di industri elektronik ini harus terus berinovasi dan memperkenalkan produk- produk baru yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi konsumen (Frick & Kaimann, 2017). Salah satu cara untuk berinovasi adalah dengan melibatkan komunikasi umpan balik  konsumen  dalam  proses new  product  development (NPD)  (Hamid  &  ABBASI, 2020). NPD adalah proses yang dinamis dan inovatif yang cepat dan dapat diandalkan untuk membantu keberhasilan terhadap produk baru yang akan diluncurkan, proses ini memungkinkan  perusahaan  untuk  memberikan  pembaruan  terhadap  produk  yang  akan dirilis  berdasarkan  produk  sebelumnya  (Thirumagal  Vijaya,  2014).  Keterlibatan konsumen  dalam  proses  NPD  terjadi  pada  fase  pertama  yaitu Idea  Generation (Pembangkitan  Ide)  yang  memberikan  dampak  yang  positif  untuk  keberhasilan  NPD (Thirumagal  Vijaya,  2014).  Berbagai  metode  dapat  digunakan  untuk  mengumpulkan masukan ataupun komunikasi umpan balik dari konsumen, salah satu metode yang paling banyak digunakan adalah text mining (Latuny dkk., 2021).
Penggunaan analisis sentimen untuk NPD menimbulkan beberapa tantangan yang harus diatasi oleh para peneliti terdahulu, seperti mengeksplorasi dan menentukan cara yang efektif untuk menerapkan analisis sentimen dalam NPD. Peneliti bertujuan untuk menyelidiki  bagaimana  umpan  balik  pelanggan  dan  kecenderungan  emosional  dapat digunakan  untuk  meningkatkan  desain  dan  pengembangan  produk.  Namun,  setiap peneliti  memiliki  solusi  yang  berbeda-beda  untuk  mencapai  hasil  yang  optimal. Sutrilastyo & Diar Astanti menelusuri penggunaan analisis sentimen berbasis Lexicon
untuk mengetahui apa yang menjadi ekspektasi dan permintaan pelanggan untuk desain underbody mobil,  hasilnya  adalah  perusahaan  dapat  memeriksa  ulang  apakah  definisi kriteria pelanggan selaras dengan kriteria perusahaan (Sutrilastyo & Diar Astanti, 2021). Giannakis mengajukan fuzzy comprehensive evaluation yang digunakan pada sentiment analysis untuk mengukur kecenderungan emosional kualitatif dan untuk menghitung nilai emosional  detail  terhadap  produk  (Giannakis  dkk.,  2022).  Rathore  &  Ilavarasan mengembangkan pendekatan terhadap perubahan emosi untuk produk sebelum rilis dan setelah  rilis.  Hasil  perbandingannya  menunjukkan  pergeseran  niat  perilaku  pengguna terhadap  produk  baru  dengan  mempertimbangkan  kinerja  pasarnya  (Rathore  & Ilavarasan, 2020).
Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan informasi yang dapat digunakan dalam proses pengembangan produk baru (NPD) pada tahap Idea Generation . Informasi ini akan diperoleh melalui analisis sentimen terhadap kata kunci produk secara langsung. Bentuk hasil pemanfaatan analisis sentimen pada penelitian ini adalah prioritas perbaikan produk dengan bantuan visualisasi data yang akan menampilkan urutan fitur produk yang paling banyak  dikomentari,  fitur  produk  yang  memiliki  jumlah  sentimen  negatif  yang  lebih banyak dari sentimen positif, dan urutan jumlah sentimen fitur produk dari yang terbesar hingga terkecil.

## Metode Penelitian
Sumber  data  umpan  balik  konsumen  bersumber  dari  komentar  YouTube  dalam konten ulasan produk. Analisis Sentimen terhadap komentar YouTube dapat memberikan kesimpulan informasi bahwa apakah produk yang diulas menghasilkan umpan balik yang positif,  atau  negatif,  atau  netral.  Hasil  informasi  ini  dapat  memberikan  masukan  bagi brand terhadap  produknya,  namun  informasi  ini  masih  bersifat  umum  dan  belum memberikan  gambaran  yang  detail  tentang  aspek-aspek  spesifik  produk  yang  menjadi sorotan atau kritikan konsumen. Dalam hal ini, diperlukan informasi yang lebih spesifik mengenai sentimen langsung terhadap bagian-bagian produk yang diulas sehingga dapat menghasilkan masukan yang dapat digunakan pada tahap Idea Generation dalam proses NPD.
Salah  satu  pendekatan  yang  lebih  efisien  dan  efektif  dalam  mengumpulkan informasi umpan balik konsumen terhadap produk baru adalah analisis sentimen dengan memanfaatkan algoritma machine learning , Support Vector Machine (SVM), yang dapat mengklasifikasikan  sentimen  konsumen  dengan  akurasi  yang  tinggi  (Iskandar  & Nataliani,  2021).  Dengan  memanfaatkan  algoritma  klasifikasi  ini,  dapat  dilakukan pelabelan  sentimen  terhadap  komentar  YouTube  dan  dilanjutkan  ke  penerapan  hasil sentimen untuk pengembangan produk baru pada tahap Idea Generation .
Penelitian  ini  memiliki  4  proses  utama  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang telah diuraikan yaitu data praproses, ekstraksi pembobotan kata kunci, analisis sentimen, dan penerapan hasil analisis sentimen untuk fase idea generation.
a. Data praproses
Data  praproses  diawali  dengan  pemindahan  data  dari  kolom  "Reply"  ke "Comment"  untuk  menggabungkan  data  komentar  dan  balasannya.  Kemudian,  kolom "Comment"  difilter  dan  dijadikan Dataframe baru.  Atribut  HTML  dihapus  untuk membersihkan  data.  Selanjutnya,  proses data  cleaning dilakukan  dengan  langkah- langkah berikut:
1. Casefolding : mengubah semua huruf menjadi huruf kecil untuk menstandarkan teks.
2. Menghapus kata-kata tidak penting: tanda baca, angka, whitespace , dan mention .
3. Tokenisasi: membagi teks menjadi unit-unit kecil ( token ) untuk memudahkan proses analisis.
4. Stemming : memotong akhiran atau awalan kata untuk mengembalikan kata ke bentuk dasarnya.
5. Persiapan kamus dan normalisasi kata: memperbaiki kata-kata typo dan mengubah keyword Bahasa Inggris ke Bahasa Indonesia. Tabel 1 menampilkan isi dari kamus yang  merupakan  perbaikan  untuk  proses  normalisasi  kata-kata typo menjadi  kata normal.
Tabel  1. Kamus Keyword Fitur Smartphone indeks keyword_fitur_typo formal 0 audioy speaker 1 microphone mikrofon 2 radionya radio 3 gbrnya foto 4 harganyagak harga 5 softwharenya software 6 mesinnya prosesor 7 bloatware software 8 changer pengecasan 9 kembung bengkak 10 cipsetnya chipset 11 speed kecepatan 12 bezzelnya layar 13 mediaatek prosesor 14 snpdrgon prosesor 15 qualcomm prosesor 16 browser aplikasi 17 desaign desain 18 socnya prosesor 19 designa desain 20 usb usb 21 fto foto 22 bklan akan 23 cipset chipset 24 jozz bagus 25 kreeen keren 26 ngebut kencang 27 diplay layar 28 cpu prosesor 29 ufs penyimpanan 30 mediatex prosesor 31 kamerax kamera 32 dimencity prosesor 33 battery baterai 34 lemotnya lambat 35 built body
indeks keyword_fitur_typo formal 36 qualtynya kualitas 37 ufsnya penyimpanan 38 baretnya baterai 39 apes sial 40 processor prosesor 41 desainnyaaa desain 42 stabilisasi stabilizer 43 gpu kartu grafis 44 pemroses prosesor 45 bloatwarenya software 46 fotografi kamera 47 spiker speaker 48 sdragon prosesor 49 touchsampling layar 50 suaranyaaaaa speaker 51 hargany harga 52 stylenya desain 53 memorynya memori 54 mainboardnya prosesor 55 notch layar 56 uinya UI 57 processornya prosesor 58 memorinya memori 59 mediateeek prosesor 60 stabilisernya stabilizer 61 batreinya baterai 62 speker speaker 63 procie prosesor 64 quotqualcom prosesor 65 snapdragonquot prosesor 66 qualcom prosesor 67 bntuknya body 68 desingan desain 69 mitektek prosesor 70 dimesity prosesor 71 dikamernya kamera 72 hp handphone 73 ampas buruk 74 pnas pnas 75 kecang kencang 76 kelewatan berlebihan 77 lag lambat 78 ngeblur buram

## b. Ekstraksi pembobotan kata kunci
Setelah  dilakukan  preproses  terhadap  dataset,  selanjutnya  adalah  melakukan Term-weighting atau  Pembobotan  kata. Term-weighting merupakan  proses  pemberian
bobot term pada dokumen. Pembobotan ini digunakan nantinya oleh algoritma Machine Learning , yaitu Support Vector Machine (SVM) untuk klasifikasi dokumen. Kedua proses ini dijalankan secara bersamaan dengan menggunakan teknik dari library python TfidfVectorizer. TfidfVectorizer merupakan bagian dari proses ekstraksi dan pembobotan kata dalam analisis teks. TfidfVectorizer menggabungkan dua konsep utama  dalam  pemrosesan  teks,  yaitu Term  Frequency (TF)  dan Inverse  Document Frequency (IDF), untuk menghasilkan representasi numerik dari kata-kata dalam teks. Proses ekstraksi kata-kata melibatkan tokenisasi teks menjadi unit-unit yang lebih kecil. TfidfVectorizer kemudian menghitung frekuensi kemunculan setiap kata (TF) di dalam setiap dokumen dan menghitung invers dari frekuensi dokumen yang mengandung kata tersebut (IDF).
c. Analisis sentimen
Tahap  ini  dilakukan  dengan  pembuatan  model  pembelajaran  mesin  dengan menggunakan library SVM  dari  Python,  yaitu  modul  svm  dari library scikit-learn. Dengan  menggunakan svm.SVC(kernel='linear') ,  kemudian  membuat  objek  SVM dengan  kernel  linear  sebagai  model  yang  akan  dilatih  menggunakan  data  latih  untuk mempelajari pola dan korelasi antara fitur (teks) dan label sentimen yang sesuai. Proses pelatihan model SVM dilakukan menggunakan data latih dari repositori Github yang dimiliki oleh github.com/IndoNLP/indonlu dari indobenchmark.com (Wilie dkk., t.t.). Data latih yang digunakan berjumlah sebanyak 11000 baris dengan 2 buah kolom, yaitu Teks dan Target. Isi dataset data latih IndoNLU dapat dilihat pada Gambar 3.10. Dengan menggunakan fit(train_vectors, data_train['Target']) untuk melatih model SVM, di  mana train_vectors adalah  representasi  vektor  dari  teks  data  latih,  dan data_train['Target'] adalah label sentimen yang sesuai dengan data latih. Isi dataset data latih IndoNLU dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar  1. Data Uji IndoNLU (Wilie dkk., t.t.)
Dengan menggunakan predict(test_vectors) untuk melakukan prediksi sentimen pada data uji, di mana test_vectors adalah representasi vektor dari teks data uji. Hasil prediksi sentimen disimpan dalam variabel predictions , yang berisi label sentimen yang diprediksi  oleh  model  SVM  untuk  setiap  data  uji.  Hasil  pengujian  algoritma  SVM  ini dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar  2. Hasil Pengujian Algoritma SVM
d. Penerapan hasil analisis sentimen untuk fase idea generation
Ini merupakan tahap dimana hasil dari analisis sentimen komentar akan digunakan untuk menghasilkan informasi yang dapat digunakan untuk Idea Generation dalam proses NPD.  Tahap  yang  akan  dilaksanakan  dalam  proses  ini,  yaitu  identifikasi  kebutuhan pelanggan dan penentuan prioritas kebutuhan konsumen.

## Identifikasi kebutuhan pelanggan
Identifikasi kebutuhan pelanggan dilakukan dengan mencari dan menyaring data komentar yang dimana secara langsung bagian produknya dikomentari. Untuk itu kata kunci fitur produk smartphone dipersiapkan untuk proses penyaringan nanti, daftar kata kunci dan kategorinya dapat dilihat pada Tabel 2. Penetapan kata kunci ini diambil dari situs  web  gsmarena.com  yang  menyediakan  informasi,  ulasan,  spesifikasi,  dan  berita tentang  ponsel,  smartphone,  tablet,  dan  perangkat  seluler  lainnya.  Kemudian  hasil penyaringannya akan dihitung jumlah sentimennya untuk masing-masing keyword , dan kemudian  hasil  perhitungan  dapat  dipresentasikan  sebagai  informasi  untuk Idea Generation sebagai masukan untuk pengembangan produk baru.
Tabel  2. Daftar Kata Kunci untuk Penyaringan Data No. Smartphone Feature Kategori 0 Tanggal rilis Perilisan 1 Status Perilisan 2 Body Body 3 Dimensi Body 4 Berat Body 5 Desain Body 6 Sim Body 7 Layar Layar 8 Tipe layar Layar 9 Ukuran Layar 10 Resolusi Layar 11 Perlindungan Layar 12 Platform Platform 13 Software Platform 14 Sistem operasi Platform 15 Chipset Platform 16 Cpu Platform 17 Gpu Platform 18 Memori Memori 19 Ram Memori
No. Smartphone Feature Kategori 20 Slot kartu Memori 21 Memori internal Memori 22 Kamera Kamera 23 Kamera utama Kamera 24 Fitur kamera utama Kamera 25 Video kamera utama Kamera 26 Kamera selfie Kamera 27 Fitur kamera selfie Kamera 28 Video kamera selfie Kamera 29 Speaker Suara 30 Jack 3.5mm Suara 31 Wifi Koneksi 32 Bluetooth Koneksi 33 Gps Koneksi 34 Nfc Koneksi 35 Infrared Komunikasi 36 Radio Komunikasi 37 Usb Komunikasi 38 Sensor Sensor 39 Sidik jari Sensor 40 Baterai Baterai 41 Tipe baterai Baterai 42 Pengisian baterai Baterai 43 Warna Lainnya 44 Model Lainnya 45 Harga Lainnya 46 Performa Tes 47 Layar Tes 48 Kamera Tes 49 Pengeras suara Tes 50 Daya tahan baterai Tes
Kemudian,  setelah  dilakukan  penyaringan  data,  maka  jumlah  baris  akan berkurang  sesuai  dengan  pencocokan  baris  komentar  dengan  kata  kunci  yang  telah ditetapkan.  Selanjutnya  adalah  membuat  kolom  baru  dengan  nama  “Part  of  Product” untuk  tempat  ekstraksi  kata  kunci  yang  telah  berhasil  dicocokan.  Gambaran  tabelnya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel  3. Gambaran Tabel untuk Ekstraksi Kata Kunci ke Kolom Baru
Comment Part Of Product Sentiment
Tahap selanjutnya adalah membuat dataframe baru untuk membuat penghitungan sentimen negative, positif, dan netral terhadap masing-masing fitur kata kunci. Dalam hal ini  digunakan  fungsi pivot  table dari library pandas.  Kemudian  pada  saat  proses pembuatan kolom tabel pivot akan  membuat 3 kolom baru sesuai dengan nilai yang ada di kolom sentimen, yaitu kolom “Negative”, kolom “Positif”, dan kolom “Neutral”. Nilai
akan akan diisi pada masing-masing kolom adalah hitungan setiap sentimen untuk setiap nilai pada kolom “Part of Product”. Gambaran tabelnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel  4. Gambaran Tabel untuk Perhitungan Sentimen Part of Product Negatif Positif Netral

## Penetapan Prioritas Kebutuhan Pelanggan
Pada tahap ini dilakukan pengurutan kata kunci berdasarkan jumlah frekuensi kata kunci dari komentar. Hasil pengurutan ditampilkan dengan bantuan library matplotlib. Pada  hasil  pengurutan  ditampilkan  juga  ilustrasi  warna  untuk  membedakan  jumlah sentimen negatif, positif, dan netral. Untuk negatif diberi warna merah, dan positif diberi warna biru, dan untuk netral diberi warna hitam. Visualisasi data akan dibuat sebanyak tiga yang akan ditampilkan berdasarkan semua jumlah sentimen untuk masing-masing fitur yang dimana polaritas sentimen negatif, positif dan netral digabung, kemudian yang kedua  menampilkan  sentimen  negatif  dan  positif  untuk  melihat  fitur  mana  saja  yang memiliki  nilai  negatif  yang  lebih  banyak  dari  sentimen  positif,  dan  yang  terakhir mengurutkan  urutan  jumlah  sentimen  negatif  untuk  melihat  fitur  mana  yang  memiliki jumlah sentimen negatif yang terbesar dirutkan hingga ke terkecil.

## Hasil dan Pembahasan
Hasil
Analisis  Sentimen  terhadap  komentar  Youtube  melibatkan  beberapa  tahapan penting,  termasuk  Preproses  Data,  Ekstraksi  dan  Pembobotan  Kata,  serta  Pemberian Label Sentimen. Preproses data mencakup penggabungan data, penghapusan kolom yang tidak relevan, penghapusan tag HTML, casefolding , penghapusan karakter dan kata yang tidak  penting,  tokenisasi, stemming ,  dan  normalisasi  kata.  Proses  ini  bertujuan  untuk mempersiapkan dataset agar siap untuk analisis lebih lanjut. Gambar 3 menunjukkan hasil akhir setelah dilakukan pembersihan data.
Gambar  3. Hasil Akhir setelah  Preproses Data
Ekstraksi  dan  Pembobotan  Kata  dilakukan  dengan  TfidfVectorizer  untuk menghitung  bobot  TF-IDF  setiap  kata  dalam  setiap  dokumen.  Bobot  TF-IDF mengindikasikan  tingkat  pentingnya  sebuah  kata  dalam  dokumen  tersebut  dan  dalam keseluruhan korpus. Kata-kata yang muncul lebih sering dalam dokumen tertentu, namun jarang  muncul  di  dokumen  lain,  akan  memiliki  bobot  TF-IDF  yang  tinggi.  Gambar  4 menunjukkan representasi sparse matriks TF-IDF yang dihasilkan oleh TfidfVectorizer. Setiap  baris  dalam  output  tersebut  merepresentasikan  sebuah  dokumen  atau  teks, sedangkan setiap pasangan angka pada baris tersebut menunjukkan indeks kata dan bobot TF-IDF dari kata tersebut di dalam dokumen tersebut.

## Gambar  4 Hasil Output Setelah Vektorisasi
Sebagai  contoh,  pasangan  (0,  3188)  dengan  nilai  0.48773817702004385 menandakan  bahwa  pada  baris  ke-0  (dokumen  pertama)  dan  kolom  ke-3188  (kata  ke- 3188), nilai TF-IDF adalah 0.48773817702004385. Hal ini menunjukkan bahwa kata ke- 3188  memiliki  tingkat  penting  yang  cukup  tinggi  dalam  dokumen  pertama.  Jika  kita mengakses kata pada indeks ke-3188 menggunakan vectorizer. get_feature_names_out(), akan muncul kata "redmi", yang menunjukkan bahwa kata tersebut memiliki kepentingan yang signifikan dalam dokumen pertama. Dengan menggunakan representasi TF-IDF ini, maka  dapat  digunakan  sebagai  input  untuk  model  SVM  guna  melakukan  prediksi sentimen.
Pemberian  Label  Sentimen  dilakukan  dengan  menerapkan  model  klasifikasi sentimen  yang  telah  disimpan  sebelumnya.  Hasil  dari  pelabelan  sentimen  digunakan untuk proses pengembangan produk baru dalam fase Idea Generation . Hasil klasifikasi dan pelabelan sentimen dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar  5 Hasil Pelabelan Sentimen
Setelah pelabelan sentimen terhadap data komentar selesai dilakukan, dilakukan penyaringan data berdasarkan kumpulan kata kunci fitur produk. Data yang diinginkan adalah komentar yang merujuk pada topik yang sesuai dengan kamus fitur khusus produk smartphone. Selanjutnya, dibuat kolom baru yang diisi dengan kata kunci yang berhasil dicocokkan  dengan  kolom  “Comment”.  Setelah  itu,  dilakukan  penjumlahan  sentimen untuk masing-masing kata kunci di kolom Part of Product seperti yang terlihat pada Tabel 5.
Tabel  5. Penjumlahan Sentimen untuk masing-masing Kata Kunci Part of Product Negative  Positive  Neutral  Total Comments baterai 28 13 2 43 berat 25 17 2 44 bluetooth 1 2 0 3 body 3 13 1 17 chipset 35 38 10 83 cpu 0 3 0 3 desain 21 57 17 95 dimensi 23 32 14 69 harga 206 212 203 621 kamera 253 86 64 403 layar 88 46 7 141 memori 3 18 1 22 model 10 14 7 31 nfc 20 27 9 56 performa 27 32 16 75 radio 0 2 0 2 ram 61 78 24 163 resolusi 4 10 1 15 sensor 21 21 6 48 sidik jari 0 2 1 3 sim 15 25 3 43 software 25 30 10 65 speaker 12 26 3 41 ukuran 1 2 0 3 usb 2 0 0 2 warna 19 13 1 33 wifi 4 2 0 6
Setelah  jumlah  sentimen  ditemukan,  ditetapkan  prioritas  kebutuhan  pelanggan dengan membuat urutan data dengan frekuensi kata kunci paling banyak hingga paling sedikit.  Pada  Gambar  6,  dapat  dilihat  bahwa  kata  kunci  yang  paling  banyak  memiliki frekuensi adalah “harga” dan yang paling sedikit memiliki frekuensi adalah “usb”.

## Gambar  6 Urutan Frekuensi Kata Kunci
Selanjutnya,  dilakukan  urutan  jumlah  sentimen  negatif  mulai  dari  nilai  yang terbesar  hingga  yang  terkecil.  Pada  Gambar  7,  fitur smartphone yang  paling  banyak mendapatkan komentar negatif adalah kamera.

## Gambar  7 Urutan Jumlah Komentar Negatif

## Pembahasan
Penelitian  ini  berhasil  melakukan  pelabelan  sentimen  dengan  bantuan pembelajaran  mesin  SVM.  Proses  ini  melibatkan  beberapa  tahap,  termasuk  preproses data,  pembuatan  model  pembelajaran  mesin,  dan  pelabelan  data  baru.  Setelah  data diklasifikasi oleh SVM, dilakukan pemanfaatan hasil analisis sentimen dengan menyaring data  berdasarkan  kata  kunci  fitur  produk smartphone .  Hasil  penghitungan  sentimen dibuat  dalam  bentuk  tabel,  yang  kemudian  digabungkan  untuk  menyatukan  jumlah sentimen pada fitur produk yang sama. Selanjutnya, data disatukan dan direpresentasikan untuk menentukan prioritas fitur dengan visualisasi data hasil sentimen analisis masing- masing fitur produk. Dari visualisasi tersebut, dapat dilihat fitur mana yang paling banyak dibahas dan fitur mana yang memiliki sentimen negatif yang lebih banyak dari sentimen
positif.  Informasi  ini  sangat  berguna  bagi  perusahaan  untuk  meningkatkan  kualitas produk yang akan dirilis untuk generasi produk berikutnya. Misalnya, perusahaan dapat mempertimbangkan  untuk  melakukan  peningkatan  pada  kualitas  kamera  dan menawarkan  harga  yang  lebih  kompetitif.  Selain  itu,  fitur  layar,  ram  dan  chipset  juga mendapat komentar negatif yang cukup tinggi, sehingga perlu diperhatikan pula untuk perilisan produk selanjutnya. Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bagaimana analisis  sentimen  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  kebutuhan  pelanggan  dan membantu dalam pengembangan produk baru.

## Kesimpulan
Mendapatkan informasi mengenai bagian perbaikan pada produk untuk tahap Idea Generation  dalam  proses new  product  development (NPD)  dapat  dilakukan  melalui analisis sentimen terhadap komentar YouTube. Namun, sebelum dapat memberikan label sentimen data komentar, preproses data yang lebih lanjut diperlukan, termasuk vektorisasi data  teks  menjadi  bentuk  numerik.  Setelah  data  komentar  menjalani  preproses  dan vektorisasi,  maka  pelabelan  sentimen  dapat  dilakukan  menggunakan  algoritma  SVM. Hasil analisis sentimen juga memerlukan penyaringan data yang sesuai dengan kamus kata  kunci  fitur  produk  yang  relevan,  agar  proses  analisis  yang  dilakukan  merupakan representasi  fitur  produk  itu  sendiri.  Penyaringan  data  dilakukan,  dan  kemudian menghitung  jumlah  sentimen  negatif,  positif,  dan  netralnya.  Setelah  jumlah  sentimen ditemukan, maka dilakukan visualisasi data untuk menemukan fitur produk mana yang paling banyak dibahas, jumlah sentimen negatif yang lebih banyak dari sentimen positif, dan urutan terbesar dari fitur produk yang memiliki jumlah sentimen negatif. Dalam hal ini  dapat  dikemukakan  bahwa  untuk  perilisan  produk  selanjutnya,  yaitu smartphone Redmi Note 12 Pro 5g perlu memperhatikan fitur kamera, harga, layar, ram, dan chipset berdasarkan urutan jumlah sentimen negatif 5 terbesar.

## BIBLIOGRAFI
Dang, N. C., Moreno-García, M. N., & De la Prieta, F. (2020). Sentiment analysis based on  deep  learning:  A  comparative  study. Electronics  (Switzerland) , 9 (3). https://doi.org/10.3390/electronics9030483
Frick,  B.,  &  Kaimann,  D.  (2017).  The  impact  of  customer  reviews  and  advertisement efforts on the performance of experience goods in electronic markets. Applied Economics Letters , 24 (17), 1237–1240. https://doi.org/10.1080/13504851.2016.1270399
Giannakis, M., Dubey, R., Yan, S., Spanaki, K., & Papadopoulos, T. (2022). Social media and  sensemaking  patterns  in  new  product  development:  demystifying  the customer  sentiment. Annals  of  Operations  Research , 308 (1–2),  145–175. https://doi.org/10.1007/s10479-020-03775-6
Hamid,  F.,  &  ABBASI,  M.  U.  (2020).  Competitive  Advantage  Through  New  Product Development  Capabilities. Archives  of  Business  Research , 8 (3),  202–209. https://doi.org/10.14738/abr.83.7933
Huang, T. Y., Chen, W. K., Chen, C. W., & Silalahi, A. D. K. (2022). Understanding How Product Reviews on YouTube Affect Consumers’ Purchase Behaviors in
Indonesia: An Exploration Using the Stimulus-Organism-Response Paradigm. Dalam Human  Behavior  and  Emerging  Technologies (Vol.  2022).  Wiley- Hindawi. https://doi.org/10.1155/2022/4976980
Ireland, R., & Liu, A. (2018). Application of data analytics for product design: Sentiment analysis of online product reviews. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology , 23 , 128–144. https://doi.org/10.1016/j.cirpj.2018.06.003
Iskandar,  J.  W.,  &  Nataliani,  Y.  (2021).  Perbandingan  Naïve  Bayes,  SVM,  dan  k-NN
untuk  Analisis  Sentimen  Gadget  Berbasis  Aspek. Jurnal  RESTI  (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , 5 (6), 1120–1126. https://doi.org/10.29207/resti.v5i6.3588
Kauffmann, E., Peral, J., Gil, D., Ferrández, A., Sellers, R., & Mora, H. (2019). Managing marketing decision-making with sentiment analysis: An evaluation of the main product  features  using  text  data  mining. Sustainability  (Switzerland) , 11 (15). https://doi.org/10.3390/su11154235
kodhai, E., nivetha, B., sriakila, K., & suvalakshmi, G. (2020). Sentiment Analysis for Customer  Service. International  Journal  of  Engineering  and  Advanced
Technology , 9 (4), 585–589. https://doi.org/10.35940/ijeat.D7287.049420 Latuny, W., Lawalata, V. O., Pailin, D. B., & Ohoirenan, R. (2021). Sentiment Analysis of  Consumers  for  Determining  the  Packaging  Features  of  Eucalyptus  Oil Products. Jurnal Ilmiah Teknik Industri , 20 (1), 71–80. https://doi.org/10.23917/jiti.v20i1.13461 Pradhan,  R.  (2021).  Extracting  Sentiments  from  YouTube  Comments. 2021  Sixth
International  Conference  on  Image  Information  Processing  (ICIIP) ,  1–4. https://doi.org/10.1109/ICIIP53038.2021.9702561
Rathore, A. K., & Ilavarasan, P. V. (2020). Pre- and post-launch emotions in new product development:  Insights  from  twitter  analytics  of  three  products. International Journal of Information Management , 50 , 111–127. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.05.015
Sutrilastyo, S., & Diar Astanti, R. (2021). Lexicon-based Sentiment Analysis for Product
Design and Development. International Journal of Industrial Engineering and Engineering Management , 3 (1), 27–31. https://doi.org/10.24002/ijieem.v3i1.4351 Thirumagal Vijaya, M. (2014). New Product Development. Dalam International Journal of Science and Research . www.ijsr.net
Wilie, B., Vincentio, K., Indra Winata, G., Cahyawijaya, S., Li, X., Lim, Z. Y., Soleman,
S., Mahendra, R., Fung, P., Bahar, S., Purwarianti, A., & Bandung, I. T. (t.t.). IndoNLU:  Benchmark  and  Resources  for  Evaluating  Indonesian  Natural
Language Understanding .
https://github.com/annisanurulazhar/absa- playground

## Copyright holder:
Ricky Paian Limbong, Ronsen Purba, Muhammad Fermi Pasha (2024)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: